Python中logging模块用法示例总结

2025-08-30 14:50
文章标签 示例 python logging 模块 用法 总结

本文主要是介绍Python中logging模块用法示例总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《Python中logging模块用法示例总结》在Python中logging模块是一个强大的日志记录工具,它允许用户将程序运行期间产生的日志信息输出到控制台或者写入到文件中,：本文主要介绍Pyt...

前言

logging是python中拿来进行日志记录的标准库，可以方便地跟踪程序的运行状态，再也不需要手动添加一大堆的print了！

这篇文章目的是简单地介绍一下它的基本用法，其实这个模块内容还挺多的，包括记录器、处理器、过滤器、格式器等多种工具。不过对于平常的应用，记录器就够了。

一. 基本使用

1. 五种日志等级

首先导入logging，然后可以直接使用下面的函数来记录：

  • logging.debug()，调试细节信息，严重程度最低。
  • logging.info()，普通的消息。
  • logging.warning()，警告，但是程序仍可以执行；默认报告此级别及以上的日志。
  • logging.error()，错误，可能导致程序部分功能失败。
  • logging.critical()，严重错误，可能导致程序直接失败。

下面是例子：

import logging

logging.debug('调试')
logging.info('信息')
# 默认忽略以上两个等级的信息
logging.warning('警告')
logging.error('错误')
logging.critical('重大错误')

Python中logging模块用法示例总结

默认情况下，日志是下面的格式：

  • {日志等级}:{日志记录器名称}:{消息} 

2.  设置报告等级

想要自己定义日志的行为，可以使用logging.basicConfig()来设置。比如，通过指定level可以更改进行报告的最低日志等级：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG
)

logging.debug('调试')
logging.info('信息')
# 现在上面两条信息也会报告
logging.warning('警告')
logging.error('错误')
logging.critical('重大错误')

Python中logging模块用法示例总结

3. 自定义格式

默认的日志格式不太好看，我们可以自定义日志的输出格式。只要在basicConfig里设置format就可以了。下面是一些常用的可选项：

  •  %(asctime)s，表示人类易读的日志生成时间。 默认形式为 '2003-07-08 16:49:45,896' （逗号之后的数字为时间的毫秒部分）。
  • %(filename)s，执行报告的文件路径中的文件名部分。
  • %(module)s，执行日志记录的模块名称。
  • %(levelname)s，日志的等级。
  • %(name)s，日志记录器的名称，如果直接用logging就是“root”。
  • %(message)s，日志的具体信息。

如要了解全部选项，可以去官方文档查看：

logging：https://docs.python.org/zh-cn/3.13/library/logging.html#logrecord-attributes

比如，下面以自定义格式进行日志记录：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='报告时间:%(asctime)s 报告等级:%(levelname)s; %(message)s'
)

logging.debug('调试')
logging.info('信息')
logging.warning('警告')
logging.error('错误')
logging.critical('重大错误')

Python中logging模块用法示例总结

那个asctime还可以自己定义行python为，只要指定datefmt即可。 它的格式化微语言和datetime一样，下面是AI整理的表格：

Python中logging模块用法示例总结

Python中logging模块用法示例总结

比如，下面的方法让asctime只输出日期和时分秒：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='报告时间:%(asctime)s 报告等级:%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日 %H时 %M分 %S秒'
)

logging.debug('调试')
logging.info('信息')
logging.warning('警告')
logging.error('错误')
logging.critical('重大错误')

Python中logging模块用法示例总结

4. C语言风格的格式化方法

如果我想在日志信息中使用一些变量该怎么办呢？处了用Python的方法，也可以用%s这种C风格的格式化方法，logging是一个元老级的模块，采用这种远古方式是为了向下兼容。

下面是Python的方法：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='报告时间:%(asctime)s编程 报告等级:%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日 %H时 %M分 %S秒'
)

param = '你好，我是变量！'

logging.debug(f'变量：{param}')

Python中logging模块用法示例总结

下面是C风格的方法：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='报告时间:%(asctime)s 报告等级:%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日 %H时 %M分 %S秒'
)

param1 = 'param1'
param2 = 'param2'
param3 = 'param3'

logging.debug('我有三个变量,它们是:\n%s\n%s\n和%s', param1, param2, param3)

Python中logging模块用法示例总结

5. 将日志输出到文件

想要让日志输出到文件是很容易的， 只要指定filename即可。还可以指定encoding，如果不指定它，则使用open()函数的默认编码解码器。日志文件推荐使用.log而不是.txt后缀：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='报告时间:%(asctime)s 报告等级:%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日%H时%M分%S秒',
    filename='report.log'
)

logging.info('Hello')
logging.info('World!')
logging.info('I is ')

Python中logging模块用法示例总结

日志的写入方式默认是“a”，也就是向后追加。有时我们可能想让日志覆盖原来的内容，这时可以指定filemode更改写入方式，例如：

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='报告时间:%(asctime)s 报告等级:%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日%H时%M分%S秒',
    filename='report.log',
    filemode='w'
)

logging.info('Hello')
logging.info('World!')
logging.info('I is ')

6. 屏蔽一些刷屏信息

有些模块在内部使用了logging，如果我们也导入使用logging就会触发它们的报告。比如，httpx会在请求成功时发送一条info日志，当我们配置logging后这些信息就可能出现：

import logging

import httpx

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s-%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日%H时%M分%S秒'
)

BASE_URL = 'https://www.httpbin.org/get'

def scrape(url):
    try:
        response = httpx.get(url)
    except httpx.RequestError:
        raise
    else:
        return response.text
    
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as e:
    e.map(scrape, [BASE_URL for _ in range(10)])

Python中logging模块用法示例总结

可以看到，因为我指定level=logging.INFO，httpx的这些info日志就输出了。看着好烦人啊，如果我不想让它输出怎么办？ 

首先要找到“罪魁祸首”是谁，用getLogger获取这个日志记录器，再用setLevel方法更改它输出的最低日志等级即可。比如，下面在basicConfig下加了一条语句，阻止httpx刷屏。

import logging

import httpx

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s-%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='%d日%H时%M分%S秒'
)
logging.getLogger('httpx').setLevel(logging.WARNING)

BASE_URL = 'https://www.httpbin.org/get'

def scrape(url):
    logging.info('开始访问%s', url)
    try:
        response = httpx.get(url)
    except httpx.RequestError:
        logging.critical('出错了!%s', url)
        raise
    else:
        logging.info('请求成功%s', url)
        return response.text
    
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as e:
    e.map(scrape, [BASE_URL for _ in range(10)])

现在就只输出了我自己指定的信息：

Python中logging模块用法示例总结

二. 高级用法

掌握了上面的内容，就掌握了这个模块的精髓和核心，大部分情况下完全够用了。 

高级用法我就稍微说说吧，如果需要更详细China编程的指导请移步官方文档翻阅资料。 

之前说过， logging库有记录器、处理器、过滤器、格式器等组件。具体来说，每个记录器logger可以有多个处理器handler，而每个处理器又可以有自己的格式器formatter。过滤器给logger或handler提供了更详细的输出php细节，不过这里不谈论它。

为了帮读者专注于理解API的用法，而不是被混乱的命名弄乱，下面我将使用中文作为变量名。

1. 日志记录器

可以使用logging.Logger来指定记录器，推荐传入__name__参数作为它的名字。

import logging

记录器 = logging.Logger(__name__)

使用setLevel()方法可以控制它的日志等级，决定要将什么等级的日志传给处理器。

单独的记录器什么也做不到，需要和其它组件配合。

2. 日志处理器

处理器可以用来控制日志的输出方向。比如输出到终端和文件，分别对应下面两个常用的处理器类：

  • StreamHandler()
  • FileHandler()

 处理器也有setLevel()方法，用于筛选在从logger那里接收到的日志，决定发送哪些。

下面指定一个流处理器和一个文件处理器：

import logging

记录器 = logging.Logger(__name__)

流处理器 = logging.StreamHandler()
文件处理器 = logging.FileHandler('report.log', mode='w', encoding='utf-8')

3. 日志格式器

这个其实就是basicConfig的format参数的封装，作用是一样的。可以指定fmt和datefmt参数，例如：

import logging

记录器 = logging.Logger(__name__)

流处理器 = logging.StreamHandler()
文件处理器 = logging.FileHandler('report.log', mode='w', encoding='utf-8')

流格式器 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s-%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='时间:%H:%M:%S'
)
文件格式器 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s=%(levelname)s=%(name)s; %(message)s',
    datefmt='记录时间:%I:%M:%S,%p'
)

4. 拼接组件

下面拼接一下这些组件，就能让logger获取相应的功能。

首先，为处理器绑定格式器：

流处理器.setFormatter(流格式器)
文件处理器.setFormatter(文件格式器)

然后，为记录器绑定处理器：

记录器.setLevel(logging.INFO)
记录器.www.chinasem.cnaddHandler(流处理器)
记录器.addHandler(文件处理器)

 现在记录器就可以使用了。它会同时完成向终端和向文件输出的两个任务：

记录器.info('这是个信息')
记录器.warning('警告!没事没事')
记录器.error('错误!虽然我也不知道哪里错了')
记录器.critical('天塌了!我当被子盖')
记录器.info('纵有疾风起，人生不言弃')

Python中logging模块用法示例总结

Python中logging模块用法示例总结

完整代码：

import logging

记录器 = logging.Logger(__name__)

流处理器 = logging.StreamHandler()
文件处理器 = logging.FileHandler('report.log', mode='w', encoding='utf-8')

流格式器 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s-%(levelname)s; %(message)s',
    datefmt='时间:%H:%M:%S'
)
文件格式器 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s=%(levelname)s=%(name)s; %(message)s',
    datefmt='记录时间:%I:%M:%S,%p'
)

流处理器.setFormatter(流格式器)
文件处理器.setFormatter(文件格式器)

记录器.setLevel(logging.INFO)
记录器.addHandler(流处理器)
记录器.addHandler(文件处理器)

记录器.info('这是个信息')
记录器.warning('警告!没事没事')
记录器.error('错误!虽然我也不知道哪里错了')
记录器.critical('天塌了!我当被子盖')
记录器.info('纵有疾风起，人生不言弃')

 关于logging的高级用法，我们点到为止。有需求的同志可以去官方文档继续深造。

三. 总结

我们了解了一下logging模块的用法，对于高级用法点到为止了。这个模块相当强大，适用于想要跟踪程序行为的情况，可以使得捕获和修复错误更容易。它的上限远不止于此，欢迎同志们继续学习(*￣▽￣)~*

到此这篇关于Python中logging模块用法的文章就介绍到这了,更多相关Python logging模块用法内容请搜索编程China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持China编程(www.chinasem.cn)！

这篇关于Python中logging模块用法示例总结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1155887。

相关文章

Python实现精确小数计算的完全指南

Python实现精确小数计算的完全指南

《Python实现精确小数计算的完全指南》在金融计算、科学实验和工程领域,浮点数精度问题一直是开发者面临的重大挑战,本文将深入解析Python精确小数计算技术体系,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言：小数精度问题的核心挑战一、浮点数精度问题分析1.1 浮点数精度陷阱1.2 浮点数误差来源二、基础解决
阅读更多...
Spring 中的切面与事务结合使用完整示例

Spring 中的切面与事务结合使用完整示例

《Spring中的切面与事务结合使用完整示例》本文给大家介绍Spring中的切面与事务结合使用完整示例,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考... 目录 一、前置知识：Spring AOP 与 事务的关系 事务本质上就是一个“切面”二、核心组件三、完
阅读更多...
使用Python实现Word文档的自动化对比方案

使用Python实现Word文档的自动化对比方案

《使用Python实现Word文档的自动化对比方案》我们经常需要比较两个Word文档的版本差异,无论是合同修订、论文修改还是代码文档更新,人工比对不仅效率低下,还容易遗漏关键改动,下面通过一个实际案例... 目录引言一、使用python-docx库解析文档结构二、使用difflib进行差异比对三、高级对比方
阅读更多...
深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现

深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现

《深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现》在编译器设计、配置文件处理和数据转换领域,递归下降解析器是最常用且最直观的解析技术,本文将详细介绍递归下降解析器的原理与实现,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录引言：解析器的核心价值一、递归下降解析器基础1.1 核心概念解析1.2 基本架构二、简单算术表达
阅读更多...
从入门到精通详解Python虚拟环境完全指南

从入门到精通详解Python虚拟环境完全指南

《从入门到精通详解Python虚拟环境完全指南》Python虚拟环境是一个独立的Python运行环境,它允许你为不同的项目创建隔离的Python环境,下面小编就来和大家详细介绍一下吧... 目录什么是python虚拟环境一、使用venv创建和管理虚拟环境1.1 创建虚拟环境1.2 激活虚拟环境1.3 验证虚
阅读更多...
详解python pycharm与cmd中制表符不一样

详解python pycharm与cmd中制表符不一样

《详解pythonpycharm与cmd中制表符不一样》本文主要介绍了pythonpycharm与cmd中制表符不一样,这个问题通常是因为PyCharm和命令行（CMD）使用的制表符（tab）的宽... 这个问题通常是因为PyCharm和命令行（CMD）使用的制表符（tab）的宽度不同导致的。在PyChar
阅读更多...
SpringBoot 获取请求参数的常用注解及用法

SpringBoot 获取请求参数的常用注解及用法

《SpringBoot获取请求参数的常用注解及用法》SpringBoot通过@RequestParam、@PathVariable等注解支持从HTTP请求中获取参数,涵盖查询、路径、请求体、头、C... 目录SpringBoot 提供了多种注解来方便地从 HTTP 请求中获取参数以下是主要的注解及其用法：1
阅读更多...
sky-take-out项目中Redis的使用示例详解

sky-take-out项目中Redis的使用示例详解

《sky-take-out项目中Redis的使用示例详解》SpringCache是Spring的缓存抽象层,通过注解简化缓存管理,支持Redis等提供者,适用于方法结果缓存、更新和删除操作,但无法实现... 目录Spring Cache主要特性核心注解1.@Cacheable2.@CachePut3.@Ca
阅读更多...
QT Creator配置Kit的实现示例

QT Creator配置Kit的实现示例

《QTCreator配置Kit的实现示例》本文主要介绍了使用Qt5.12.12与VS2022时,因MSVC编译器版本不匹配及WindowsSDK缺失导致配置错误的问题解决,感兴趣的可以了解一下... 目录0、背景：qt5.12.12+vs2022一、症状：二、原因：(可以跳过，直奔后面的解决方法)三、解决方
阅读更多...
Spring 依赖注入与循环依赖总结

Spring 依赖注入与循环依赖总结

《Spring依赖注入与循环依赖总结》这篇文章给大家介绍Spring依赖注入与循环依赖总结篇,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1. Spring 三级缓存解决循环依赖1. 创建UserService原始对象2. 将原始对象包装成工
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2